Implementasi Random Forest dalam Klasifikasi Kepuasan dan Masalah Pengguna pada Aplikasi Ujian Berbasis Data Mining - Ubaidilah, M. Dimas; Tohari, Ahmad; Mutia, Sherla Dian; Harmawan, Muhammad Ferri (Universitas Nusantara PGRI Kediri, 2025)
Peningkatan penggunaan aplikasi ujian daring memerlukan penilaian objektif mengenai tingkat kepuasan pengguna. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengelompokkan kepuasan pengguna aplikasi ujian daring berdasarkan karakteristik pengguna seperti tingkat kelas, gender, dan frekuensi penggunaan aplikasi. Data dikumpulkan melalui kuesioner yang diisi oleh 144 responden, yang kemudian diproses dengan metode encoding dan normalisasi. Metode klasifikasi yang digunakan adalah Random Forest, yang menghasilkan akurasi mencapai 55% dengan tingkat pengembalian 70% untuk kategori puas. Temuan ini menunjukkan bahwa fitur-fitur dasar yang berhubungan dengan karakteristik pengguna dapat memberikan gambaran awal mengenai tingkat kepuasan, dan metode Random Forest dapat mengenali pola pengguna yang merasa puas dengan kinerja aplikasi. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar untuk pengembangan sistem evaluasi kepuasan yang lebih tepat dan fleksibel di masa yang akan datang.